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Viés algorítmico

O viés algorítmico nasce de dados de treinamento enviesados, de variáveis-proxy que substituem atributos protegidos e de escolhas sobre o que otimizar. Raramente exige que alguém tenha essa intenção. Por ser sistemático e não aleatório, ele escala — e é exatamente isso que o torna pior que o viés de uma pessoa. Na prática: Uma variável de CEP codificando etnia em silêncio e definindo decisões de crédito.

Zero-Shot Prompting

O zero-shot se apoia no fato de o modelo já conhecer a tarefa a partir do pré-treinamento. Funciona bem em tarefas comuns e piora quando o formato de saída é incomum ou a tarefa é idiossincrática ao seu negócio. É a primeira tentativa certa porque é a mais barata. Na prática: ‘Classifique esta avaliação como positiva, negativa ou neutra.’